nmf的matlab代码基于NMF的电压成像数据集分割
如Piatkevich等人2017年所见(即将发布出版物链接)。
这是使用荧光电压传感器进行实验的一种计算工具。
输入是具有可忽略的运动伪影的时间序列图像堆栈。
这种用于识别ROI的计算方法是通过每个像素迹线的功率谱密度上的等级2非负矩阵分解(NMF)将像素分类为噪声或信号。
所有像素的信号或噪声分类均基于专家选择与透明Archon2信号相对应的单个示例像素的基础。
(e)中以红色显示的是通过NMF算法确定为Archon2信号并通过连接的组件聚集成到ROI中的像素(排除了少于6个像素的ROI,有关分析和MATLAB代码的详细信息,请参见在线方法),并覆盖在荧光图像上。
在extractROISandTraces.m
,将原始数据加载并分割为感兴趣的区域(ROI),从而生成如上图(e)所示的蒙版。
不同ROI之间的空间分析是在analysis_spatial.m完成的,并产生了每个ROI的平均荧光迹线对之间计算出的Pearson相关系数,例如(g)中所示的那些,通过画出正相关的绿线和橙色线来可视化为负相关。
对于痕迹的时间分析,即(
2021-10-13 18:38:03
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